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2023證券投資與財務分析：名師攻略詳盡解析(證券商業務員)

為了解決K 順序的問題，作者王志成 這樣論述：

　　◎章節架構分明，掌握重點So Easy！ 　　◎系統化試題歸納，高手過招有效率！ 　　◎名師攻略詳盡解析，輕鬆考照拿高分！   　　近年來金融證照的考試頗為熱門，除了執行業務的要求外，大專院校商學系的學生也被要求畢業前需考取金融證照當畢業門檻，甚至非商學系的學生也以考取金融證照作為外部的有效認證。金融證照種類繁多其中以證券業的證照最具代表性。證券業的證照是目前從事證券、銀行與保險行業者所要求的執業資格條件，而以證券考照難度做區分；證券分析人員（證券分析師）較難，高級營業員（高業）次之，最後是投信投顧業務員、普通業務員（普業），所謂的難度只是出題範圍較廣泛讓考生不知如何準備起。這也是老師

編寫這本書的動機，如何讓考生在最短的時間裡考取高業證照，同時為後續的職涯奠定最紮實的專業能力。   　　本書的使用方法   　　為建立完整的學習架構請按本書的章節順序，從每一章的第一個「重點」予以理解，接著馬上閱讀該「重點」所對應的題目出處「高手過招」，就是課文重點熟讀立即看題目型態，千萬不要看完一章再一起做該章題目。看一次可能會比較辛苦，第二次閱讀就可以把較易弄錯的題目予以標示，考試前幾天只要閱讀有標示的主題與題目即可。   　　有疑問想要諮詢嗎？歡迎在「LINE首頁」搜尋「千華」官方帳號，並按下加入好友，無論是考試日期、教材推薦、解題疑問等，都能得到滿意的服務。我們提供專人諮詢互動，更能時

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K 順序進入發燒排行的影片

以單體及聚合形態鋁-鐵混凝劑雙加藥處理含藻原水

為了解決K 順序的問題，作者梁文龍 這樣論述：

水體富營養化引起的水庫藻華現象帶來對後續飲用水處理需提升無機混凝劑加藥 量的要求。針對該高鹼度原水，增加鋁鹽會產生殘餘鋁超標的風險，而增加鐵鹽則伴 隨著用藥成本提升及濾床堵塞的難題。為解決單加藥處理含藻原水的不足，本研究通 過結合不同形態(單體態、聚合態)鋁基混凝劑(氯化鋁 AlCl3、聚氯化鋁 PACl)分別 搭配鐵基混凝劑(氯化鐵 FeCl3、聚硅酸鐵 PSI)以不同的雙加藥方式(組合及順序) 混凝處理含藻原水，藉由濁度及沉澱後上澄液過濾性評估各加藥方式的混凝沉澱效果。 研究發現在最適劑量下，PACl 搭配 FeCl3 以「PACl→FeCl3」的加藥順序可以實現藻體 去除率達 93.8

%，比相反順序「FeCl3→PACl」(去除率 81.1%)高超過 12%;近似地， 以「PACl→PSI」順序處理藻體去除率為 94%，高於「PSI→PACl」去除率 89%。對比加藥順序「鐵劑→PACl」，「PACl→鐵劑」可先提升顆粒表面電荷，顆粒開始聚集時間縮短近 1/2 且慢混終點膠羽平均粒徑提升超過 20%。此外，「PACl→鐵劑」所形成大膠羽 (180~400μm) 比重高，膠羽沉澱速度比「鐵劑→PACl」更快，而且沉澱後上澄液小膠羽 (20~180 μm) 濃度更低、過濾性亦較佳。此外，AlCl3 搭配不同形態鐵劑以不同加藥順 序處理含藻原水藻體去除效果差異不大(約 94%)，

但皆存在出水殘餘鋁超標的問題。 因此，雙加藥的最適加藥策略為 PACl 搭配鐵基混凝劑尤其是 PSI 並以「PACl→鐵劑」 的加藥順序處理含藻原水，可以實現理想的藻體去除率及出水過濾性。

股市小白の第一本技術分析教科書 我用趨勢交易法，三年賺到2,000萬!

為了解決K 順序的問題，作者郭浩 這樣論述：

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戰法：最強股市技術分析，3小時就能掌握股價趨勢 　　【操作心法】 　　掌握實盤中的「關鍵點」 　　借勢、取利、抓龍頭股 　　看懂主力的拉升手法 　　【3大經典 + 5大特殊買入戰法】 　　小牛回頭法：買在相對低點 　　瘋牛跨欄法：提前預測目標價 　　雙軌交易法：遵守「一買三賣」原則 　　此外，還有「黃金柱K線形態」、「凌波踏浪形態」、「白馬升天形態」……等特殊買入技法。 　　【大量實例 + 85張圖】 　　每則技術分析，都搭配圖解詳細說明，且所有案例，皆為實際的股市走勢圖，並標示出行情轉折、形態變化等關鍵點，幫助投資人快速提高經驗值！ 名人推薦 　　飆股教主　　陳弘 　　籌碼達人　　彼

得龍

通過預測嚴重的矽穿孔和凸塊故障來強化三維積體電路電源供應網路

為了解決K 順序的問題，作者劉泳儀 這樣論述：

隨著科技進步並延續摩爾定律，三維積體電路設計以減輕二維晶片中的擁擠問題。三維積體電路利用矽穿孔和凸塊來連接不同層的晶片，形成堆疊的技術。然而在三維積體電路製程上，正面臨著各方面的問題與挑戰，例如良率及可靠性低、製造成本高等等。其中，矽穿孔和凸塊在製程中故障會造成電壓及電路的性能下降，嚴重更會導致功能故障。因此，本論文會針對電源矽穿孔和凸塊提出一個強化電源供應網方案，以確保當矽穿孔/凸塊故障時，電壓還是可以維持在可接受的壓降內。首先我們會用機器學習的方式去預測電源矽穿孔/凸塊的重要順序，以得到最差情況的電壓分析結果。然後，對最差情況的壓降利用增加恢復電源矽穿孔及電源條來對電源供應網進行修復，直

到壓降回復到定義的目標電壓。我們採用三個製程的實際電路來來測試我們強化後的電源供應網，分別是TSMC 180奈米、40奈米以及65奈米。實驗結果顯示，我們提出的電源矽穿孔/凸塊錯誤時強化電源供應網方案是有效的。